Chiến lược điều khiển hiện đại

Chiến lược điều khiển hiện đại

Chiến lược điều khiển động cơ AC servo truyền thống chủ yếu được sử dụng trong điều kiện mô hình đối tượng được điều khiển được xác định, không thay đổi và là tuyến tính, và các điều kiện vận hành và môi trường vận hành được xác định là không đổi. Tuy nhiên, mô hình toán học động của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu AC là một hệ thống đa biến, kết hợp mạnh mẽ, thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp yêu cầu hiệu suất cao, các hiệu ứng phi tuyến khác nhau, thay đổi cấu trúc và tham số của đối tượng và thay đổi trong môi trường vận hành phải được xem xét. Và các yếu tố thay đổi theo thời gian và không chắc chắn như xáo trộn môi trường. Sự phát triển và ứng dụng của lý thuyết điều khiển hiện đại ở một mức độ nào đó bù đắp cho những thiếu sót của lý thuyết điều khiển cổ điển đối với hệ thống ngẫu nhiên phi tuyến thay đổi theo thời gian.

(1) Điều khiển mô-men xoắn trực tiếp

Lý thuyết điều khiển mô-men xoắn trực tiếp là một chiến lược điều khiển động cơ AC hiệu suất cao được đề xuất bởi Giáo sư M. depenbrock thuộc Đại học Ruhr của Đức và học giả người Nhật i.takahash vào những năm 1980. Chiến lược điều khiển cũng dựa trên toán học chính xác của đối tượng được kiểm soát. Mô hình, nhưng không giống như điều khiển véc tơ, phân tích mô hình toán học của động cơ AC trực tiếp trong hệ tọa độ stato mà không cần biến đổi tọa độ phức tạp. Định hướng trường của stator được thông qua, không cần dòng điện tách rời và liên kết mô-men xoắn và từ thông được điều khiển trực tiếp bằng điều khiển hai vị trí, giúp tránh phân hủy dòng stator thành các thành phần mô-men xoắn và kích thích, và trực tiếp điều khiển trạng thái chuyển mạch của Biến tần. Kiểm soát tốt, tập trung vào phản ứng nhanh của mô-men xoắn để đạt được hiệu suất cao của mô-men xoắn. Định hướng trường điều khiển mô-men xoắn trực tiếp sử dụng liên kết từ thông stato, không bị ảnh hưởng bởi các tham số rôto. Miễn là điện trở của stator được biết đến, nó có thể được quan sát và không nhạy cảm với các thông số động cơ.

Công nghệ điều khiển mô-men xoắn trực tiếp đã được áp dụng thành công trong lĩnh vực điều khiển biến tần động cơ cảm ứng, và abb đã cho ra mắt một loạt sản phẩm. Tuy nhiên, trong ứng dụng của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu, vẫn còn một số vấn đề trong điều khiển mô-men xoắn trực tiếp. Điều khiển mô-men xoắn trực tiếp sử dụng độ trễ của chuỗi từ và mô-men xoắn của động cơ đang dao động, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến độ trơn tru của động cơ đang chạy. Kiểm soát mô-men xoắn trực tiếp cần phải quan sát các liên kết từ thông và mô-men xoắn. Độ chính xác kém ở tốc độ thấp, dẫn đến hiệu suất chạy động cơ kém và phạm vi tốc độ động cơ nhỏ. Do độ tự cảm stato nhỏ của động cơ, tác động hiện tại là lớn khi động cơ khởi động và tải thay đổi, và liên kết từ thông và gợn mô-men xoắn lớn. Ngoài ra, do vị trí ban đầu của liên kết từ thông không thể ước tính khi động cơ đứng yên, động cơ khó khởi động. Mặc dù một số học giả trong và ngoài nước đã cố gắng và cải tiến chiến lược điều khiển mô-men xoắn trực tiếp của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu trong những năm gần đây, sơ đồ điều khiển này khó đáp ứng các yêu cầu của công nghệ truyền động AC servo.

(2) Điều khiển cấu trúc biến chế độ trượt

Điều khiển cấu trúc biến thuộc về loại điều khiển phi tuyến và tính phi tuyến của nó xuất hiện dưới dạng gián đoạn của điều khiển, nghĩa là, một đặc tính chuyển đổi làm thay đổi "cấu trúc" của hệ thống. Điều khiển cấu trúc biến chế độ trượt không cần biết mô hình toán học của hệ thống. Nó chỉ cần hiểu phạm vi gần đúng của các tham số hệ thống và các thay đổi của chúng, để điều khiển cấu trúc biến có ưu điểm là phản ứng nhanh, không nhạy cảm với các tham số và thay đổi nhiễu, và không cần nhận dạng và thiết kế trực tuyến. Với chức năng giảm thứ tự và tách rời, khi hệ thống chuyển sang trạng thái chế độ trượt, việc chuyển trạng thái hệ thống không còn bị ảnh hưởng bởi các thay đổi tham số ban đầu và nhiễu bên ngoài của hệ thống, nhưng buộc phải trượt gần mặt phẳng chuyển đổi , với khả năng tự thích ứng hoàn toàn và mạnh mẽ, do đó điều khiển chế độ trượt đã được áp dụng thành công trong hệ thống servo động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu. Tuy nhiên, do điều khiển bang-bang, vấn đề huyên thuyên chắc chắn gây ra, và vấn đề huyên thuyên là một khó khăn lớn trong ứng dụng rộng rãi của điều khiển cấu trúc biến chế độ trượt. Hiện tại, trong hệ thống động cơ AC servo, bằng cách thay đổi cấu trúc chế độ trượt, chẳng hạn như sử dụng cấu trúc chế độ trượt bậc cao và xử lý bộ lọc, vấn đề trò chuyện gây ra bởi điều khiển cấu trúc biến chế độ trượt được giải quyết ở một mức độ nào đó.

(3) Kiểm soát thích ứng

Kiểm soát thích ứng đã được đề xuất bởi Golcl-well vào đầu những năm 1950. Nó kết hợp kiểm soát phản hồi với lý thuyết nhận dạng và đề xuất ảnh hưởng của những thay đổi về đặc tính của đối tượng được kiểm soát, sự trôi dạt và xáo trộn môi trường trên hệ thống hoặc khi không có nhiều tham số của quá trình được kiểm soát hoặc các tham số này hoạt động bình thường. Các thay đổi, đặc biệt là khi có các biến chậm, được tối ưu hóa bằng cách tìm kiếm các chỉ số hiệu suất nhất định để hoàn thành việc điều chỉnh đối tượng được kiểm soát.

Các phương pháp thích ứng hiện đang được áp dụng để kiểm soát là thích ứng tham chiếu mô hình, điều khiển tự điều chỉnh nhận dạng tham số và điều khiển thích ứng phi tuyến mới được phát triển khác nhau. Hệ thống điều khiển thích ứng tham chiếu mô hình không yêu cầu mô hình toán học chính xác của đối tượng điều khiển và không yêu cầu nhận dạng tham số. Vấn đề chính là thiết kế luật điều chỉnh tham số thích ứng để đảm bảo tính ổn định của hệ thống trong khi làm cho tín hiệu lỗi có xu hướng bằng không. Ưu điểm chính là dễ thực hiện và nhanh chóng. Tuy nhiên, có một số vấn đề trong thuật toán thích ứng, chẳng hạn như mô hình toán học và hoạt động cồng kềnh, làm phức tạp hệ thống điều khiển. Ví dụ, xác định tham số và hiệu chỉnh mất một khoảng thời gian. Đối với các hệ thống có thay đổi tham số nhanh hơn, hiệu suất điều khiển bị ảnh hưởng rất lớn bởi tốc độ tính toán của hệ thống. Phần cứng hệ thống ứng dụng cần phải cao trong ổ AC servo, thường được triển khai bởi bộ xử lý tín hiệu số 32 bit (DSP) hoặc mảng cổng lập trình trường (fpga).

(4) Điều khiển tuyến tính hóa phản hồi phi tuyến

Phản hồi tuyến tính hóa là một phương pháp thiết kế điều khiển phi tuyến. Ý tưởng cốt lõi là chuyển đổi một đại số hệ phi tuyến thành một hệ thống tuyến tính (tất cả hoặc một phần) để các kỹ năng của hệ thống tuyến tính có thể được áp dụng. Sự khác biệt cơ bản giữa nó và tuyến tính hóa thông thường là tuyến tính hóa phản hồi không thu được bằng cách xấp xỉ tuyến tính của hệ thống mà bằng chuyển đổi trạng thái và phản hồi. Trong những năm gần đây, kết quả nghiên cứu lý thuyết của các hệ thống điều khiển phi tuyến cho thấy phản hồi trạng thái phi tuyến và chuyển đổi tọa độ thích hợp có thể được sử dụng để tuyến tính hóa chính xác một hệ phi tuyến affine trong một số điều kiện nhất định và phản hồi trạng thái này có thể đảm bảo hệ thống điều khiển. Ổn định và chất lượng động tốt. Dựa trên phương pháp điều khiển tuyến tính phản hồi chính xác, mô hình điều khiển tuyến tính của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu được thiết lập. Sau khi điều khiển tuyến tính hóa phản hồi, có thể nhận ra điều khiển tách rời của trục d và q, hiệu suất theo dõi hiện tại là tốt và đáp ứng mô-men xoắn rất nhanh. Đáp ứng bước tốc độ có thể dần dần hội tụ đến một giá trị nhất định, không có sự khác biệt tĩnh, quá mức nhỏ và quá trình chuyển đổi ngắn.

(5) Chiến lược điều khiển thông minh

Các chiến lược điều khiển cổ điển hoặc hiện đại dựa trên mô hình toán học của động cơ và không giải quyết cơ bản các vấn đề điều khiển của các hệ thống phức tạp và không chắc chắn. Chiến lược điều khiển thông minh có các đặc tính phi tuyến tính và có thể giải quyết các hệ thống với các đối tượng, môi trường và nhiệm vụ điều khiển phức tạp hơn. Điều khiển thông minh thoát khỏi sự phụ thuộc vào mô hình đối tượng được kiểm soát và chỉ kiểm soát theo hiệu ứng thực tế. Trong kiểm soát, sự không chắc chắn và không chính xác của hệ thống có thể được giải quyết.

Chiến lược điều khiển thông minh bao gồm kiểm soát mờ, kiểm soát mạng thần kinh, kiểm soát hệ thống chuyên gia và kiểm soát mạnh mẽ và kiểm soát thuật toán di truyền. Các chiến lược điều khiển mờ và điều khiển mạng thần kinh đã trưởng thành trong việc áp dụng hệ thống servo động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu.

(6) Kiểm soát mờ

Điều khiển mờ là một loại điều khiển số máy tính dựa trên tập hợp mờ, biến ngôn ngữ mờ và lý luận logic mờ. Điều khiển mờ thống nhất toán học và độ mờ, và sử dụng các tập mờ, biến ngôn ngữ mờ và lý luận mờ làm cơ sở lý thuyết của nó, nghĩa là sử dụng các tập mờ để mô tả sự mơ hồ trong các khái niệm được mọi người sử dụng hàng ngày, với kiến thức và kinh nghiệm chuyên môn trước đây như các quy tắc Kiểm soát , sử dụng mô phỏng máy để điều khiển hệ thống, có thể mô phỏng thực tế trải nghiệm điều khiển và phương pháp điều khiển mờ của các nhà khai thác và chuyên gia lành nghề.

Lý luận mờ không phụ thuộc vào các mô hình toán học chính xác. Theo dữ liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống thực tế, hệ thống có thể được kiểm soát trong thời gian thực với tham chiếu đến kinh nghiệm vận hành của các nhà khai thác trường. Do đó, nó phù hợp để giải quyết các vấn đề kiểm soát của các hệ phi tuyến; Độ bám tốt và khả năng thích ứng mạnh, thích hợp cho các hệ thống thay đổi thời gian và trì hoãn thời gian. Tuy nhiên, khả năng tự học điều khiển mờ không mạnh và các quy tắc kiểm soát thiết kế phụ thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn, điều này có thể khiến hệ thống không chính xác. Đơn giản chỉ cần áp dụng chiến lược kiểm soát mờ đòi hỏi nhiều quy tắc kiểm soát hơn, đòi hỏi nhiều kinh nghiệm của nhân viên và độ chính xác kiểm soát tương đối thấp. Công nghệ điều khiển mờ đã được áp dụng tốt trong thiết kế bộ điều chỉnh dòng điện và bộ điều tốc của hệ thống động cơ AC. Tuy nhiên, trong hệ thống servo có yêu cầu động cao, công nghệ vẫn cần được cải thiện hơn nữa.

(7) Điều khiển mạng thần kinh

Nghiên cứu về mạng lưới thần kinh bắt đầu vào đầu những năm 1940. Vào những năm 1980, lý thuyết mạng lưới thần kinh đã tạo ra một bước đột phá và trở thành một nhánh quan trọng của điều khiển thông minh.

Mạng lưới thần kinh đề cập đến một hệ thống xử lý thông tin mô phỏng cấu trúc và chức năng của dây thần kinh sọ người bằng các kỹ thuật kỹ thuật. Điều khiển mạng thần kinh nhúng chức năng tính toán trong mạng vật lý. Trong quá trình tính toán, mỗi thao tác cơ bản có một kết nối tương ứng với nó. Mô hình mạng lưới thần kinh mô phỏng quá trình hoạt động của các tế bào thần kinh não người, bao gồm xử lý, xử lý và lưu trữ thông tin. Mỗi nơ-ron lưu trữ một phần nội dung của nhiều thông tin khác nhau, và một số tổn thương nơ-ron và phá hủy thông tin chỉ dẫn đến suy yếu một phần mạng. Mạng lưới thần kinh có lợi thế về lưu trữ phân phối thông tin, xử lý song song, xấp xỉ phi tuyến, khả năng tự học và tự tổ chức. Nó hoàn toàn có thể xấp xỉ các hệ phi tuyến phức tạp tùy ý, và có thể học và thích nghi với các đặc tính động của các hệ không chắc chắn nghiêm trọng. Mạnh mẽ, với khả năng mô phỏng tư duy hình ảnh của con người, phù hợp để xử lý các hệ thống khó mô tả bằng các mô hình hoặc quy tắc. Trong những năm gần đây, mọi người đã bắt đầu thử áp dụng công nghệ điều khiển mạng thần kinh (hay trí tuệ nhân tạo ai) vào các hệ thống điều khiển động cơ xoay chiều để giải quyết các vấn đề khó giải quyết bằng các phương pháp truyền thống. Việc sử dụng hệ thống điều chỉnh ai có đặc tính khử nhiễu tốt, khả năng chịu lỗi và khả năng mở rộng và mạnh mẽ đối với các tham số. Đó là một hướng phát triển quan trọng của công nghệ điều khiển động cơ trong tương lai.

Xu hướng phát triển công nghệ điều khiển AC hiệu suất cao

Hệ thống servo dựa trên động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu là hướng phát triển của điều khiển servo. Mặc dù có nhiều phương pháp để thực hiện điều khiển AC servo, nhưng vẫn có những vấn đề như độ chính xác hệ thống thấp, độ tin cậy kém và hiệu suất tốc độ thấp.

Cho dù đó là chiến lược điều khiển truyền thống, chiến lược điều khiển hiện đại hay chiến lược điều khiển thông minh, mỗi chiến lược điều khiển đều có những ưu điểm của nó, nhưng đồng thời cũng có một số vấn đề. Rất khó để có được hiệu ứng kiểm soát lý tưởng từ một chiến lược kiểm soát duy nhất. Đây là hướng phát triển của công nghệ điều khiển AC hiệu suất cao trong tương lai để khám phá cách xâm nhập và kết hợp các chiến lược điều khiển khác nhau để cải thiện hiệu suất điều khiển của hệ thống servo tốt hơn. Hiện tại, chiến lược kiểm soát tổng hợp chủ yếu có hai hình thức: một là áp dụng chiến lược kiểm soát mới dựa trên chiến lược kiểm soát pid cổ điển, chẳng hạn như kiểm soát pid mờ, kiểm soát pid mạng thần kinh, kiểm soát pid chuyên gia, v.v.; Thứ hai, áp dụng hai hoặc nhiều loại điều khiển mới Chiến lược như điều khiển mạng thần kinh mờ, điều khiển mờ thích nghi, điều khiển mô-men xoắn trực tiếp mờ, điều khiển mờ thích nghi, điều khiển cấu trúc biến đổi mô-men xoắn trực tiếp, v.v. hiệu suất của hệ thống kiểm soát tốc độ AC, đồng thời có độ bền mạnh mẽ hơn. Chiến lược điều khiển tổng hợp đã trở thành trọng tâm của nghiên cứu hiện tại và là xu hướng chính trong sự phát triển trong tương lai.

Phần kết luận

Lấy hệ thống động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu làm ví dụ, các nguyên tắc cơ bản, ưu điểm và nhược điểm của chiến lược điều khiển truyền thống, chiến lược điều khiển hiện đại và chiến lược điều khiển thông minh trong hệ thống động cơ AC servo được mô tả riêng và công nghệ điều khiển của hệ thống động cơ AC hiệu suất cao được dự đoán. Xu hướng phát triển chỉ ra rằng dù là chiến lược kiểm soát truyền thống, chiến lược kiểm soát hiện đại hay chiến lược kiểm soát thông minh, mỗi chiến lược kiểm soát đều có những ưu điểm của nó, nhưng đồng thời cũng có một số vấn đề. Rất khó để có được hiệu ứng kiểm soát lý tưởng từ một chiến lược kiểm soát duy nhất. Đây là hướng phát triển của công nghệ điều khiển AC hiệu suất cao trong tương lai để khám phá cách xâm nhập và kết hợp các chiến lược điều khiển khác nhau để cải thiện hiệu suất điều khiển của hệ thống servo tốt hơn.